除了SQL，你真的应该学点其他的硬通货

爱被打了一巴掌 2023-05-31 07:12 4阅读 0赞

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## 0x00 前言    ##

最近经常遇到有朋友问下面这类问题，结合最近的一些思考，本篇聊一下，数据人该具备哪些通用的技能。

*  “数据开发到底用不用学算法？”
 *  “Excel 有必要学吗？”
 *  “数据产品经理需要了解技术吗？”

技能分为两部分：工具和知识。工具包括Excel、Sql 和 Python，知识包括大数据、统计学和机器学习相关知识。

## 0x01 Excel ##

**掌握指数**：5颗星

**掌握人群**：所有数据人

Excel 是每个数据人都应该掌握的一项技能，不管是研发还是产品，Excel 应该是必备的一项基本技能。不要以为只有搞大数据、深度学习这种才是有技术含量的工作，很多时候 Excel 能提供的功能，现在大部分大数据系统差的还远。特别是Excel的透视表和各种图，基本是数据分析必备。

只是从处理的数据量上来讲，一般配置的办公机，Excel 只能处理几十万行的数据。相对来讲是小数据量。

## 0x02 Sql ##

**掌握指数**：4.5颗星

**掌握人群**：所有数据人

从研发岗来讲，数据开发、数据仓库、数据分析都应该具备 Sql 能力，这点不用多做解释。那么数据产品和数据运营是否应该掌握 Sql 呢？答案是肯定的！

从使用数据的角度来讲，Sql 能力意味着产品和运营能够快速自己提取自己想要的数据，而不是全部都要等研发的排期。你的核心竞争力并不是 Sql ，但是 Sql 应该能帮你更有效的验证想法。居士身边大部分数据产品和数据运营都是或多或少会一些 Sql 的，至少这个比例在逐渐增加。

从设计数据系统的角度来讲，数据产品也应该掌握 Sql，如果一点 Sql 不懂，那么如何设计自助数据分析平台？如何设计更多的数据系统？

## 0x03 Python ##

**掌握指数**：4颗星

**掌握人群**：数据开发、数据仓库、数据分析、数据挖掘

Python，基本上是偏研发向岗位必备技能了，重要性毋庸置疑。这里只简单聊一下 Python 和 R 的选择。首先，居士支持 Python，这里无意评价哪个语言是好的，只想说明：

1.  互联网公司用 Python 的更多，用 Python 工作更容易找到
2.  Python 可做的事情更多，除了数据分析，爬虫、脚本之类的任务都可以用 Python 完成，整个生态也很成熟
3.  目前最流行的机器学习和深度学习相关的开源库都以 Python 为核心载体：sklearn、tensoflow！

至于说数据产品和运营是否需要，居士认为，简单了解就行，不是核心技能要求。

## 0x04 大数据 ##

**掌握指数**：4.5颗星

**掌握人群**：所有数据人

大数据时代，所有数据人都应该具备一定的大数据知识！因为大数据相关技术已经侵入了互联网行业的方方面面，传统行业也都逐渐往大数据靠拢。

不论是研发、产品亦或者运营，都应该对大数据有一些的基本的认知，比如统计学，以前可能是几万行的小数据做统计，那么当数据上亿甚至是百亿千亿之后，统计学的思路可能依旧不变，但是想要处理这些数据，就必须对大数据有所了解，要了解该怎么使用大数据的工具！

数据产品和运营亦是类似，只有了解大数据相关的一些知识，才能更好地和数据团队的各个工种站在同样的知识理解层面上对话。

注意：**让产品来了解技术，并不是让产品自己做技术，而是了解一定的技术后，能够更顺畅地和研发做沟通。****良好的沟通有时候能决定你是否能够顺利地开展项目****。**

## 0x05 统计学 ##

**掌握指数**：4颗星**掌握人群**：所有数据人

统计学，玩数据的同学都应该了解一定的统计学知识！一般来讲，大部分数据分析都应该具备统计学的知识。那么问题来了？数据仓库是否也需要了解统计学？

居士是这样思考这个问题的，假设你是一名数据仓库同学，你的一个主要服务对象可能就是数据分析，那么，你是否了解你的使用方是如何使用你的数据的？如果你都不知道使用方是如何使用你的劳动成果的，那么，你提供的数据会很好用吗？

*自省一下，工作前两年，居士做的很多数据表的设计，在现在看来基本没法用！因为当时根本不知道使用方是如何用自己的表，基本处于自嗨状态。*

## 0x06 机器学习 ##

**掌握指数**：4颗星

**掌握人群**：所有数据人

这里引用一部分 Japson在《ML/DL科普向：从Sklearn到TensorFlow》中提到的一句话：

> 再结合居士的观点：统计学相关知识、人工智能相关知识已经逐渐地成为了我们必备的基础技能。很多时候我们要跳出自己的眼界，从更高的角度来说，这些知识有助于我们更好的了解自己的数据，更加了解业务，从而提高自己的竞争力，打破自己的能力边界，来进行“**错位竞争**”。

整体的思路就是，数据开发、数据仓库亦或者是数据产品，该不该去学习机器学习？居士想表达是，该学！为什么？

1.  你学习了新的知识，那么你的眼界将不再局限于自己技术的一个点上
2.  你学了机器学习，那么你和机器学习出身的人一起比，你不具备优势，但是**和同职业的人比起来，你就很容易脱颖而出**！
3.  学了机器学习，能更好地为机器学习的同时提供更好的服务，自己的职业生涯也有更多的选择

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